AMD объявила о приобретении за $4,9 млрд компании ZT Systems, поставщика аппаратного оборудования для гиперскейлеров, базирующегося в Секокусе (штат Нью-Джерси). Согласно пресс-релизу, обширный опыт ZT Systems в проектировании и оптимизации решений для облачных вычислений поможет корпоративным клиентам AMD значительно ускорить развёртывание инфраструктур ИИ.

Три четверти суммы будет оплачено деньгами, остальная часть — акциями. Сумма сделки включает условный платёж в размере до $400 млн, выплата которого увязана с выполнением определённых показателей производительности компании. Ожидается, что сделка будет завершена в I половине 2025 года. ZT Systems основана в 1994 году, на текущий момент её годовая выручка составляет порядка $10 млрд.

Источник изображений: ZT Systems

«Объединение наших высокопроизводительных ИИ-ускорителей Instinct, процессоров EPYC и сетевых продуктов с ведущим в отрасли опытом ZT Systems в области систем для ЦОД позволит AMD предоставлять комплексную инфраструктуру ИИ в ЦОД», — заявила гендиректор AMD Лиза Су (Lisa Su). «Системы ИИ — наш стратегический приоритет номер один», — сообщила она в интервью Reuters. ZT Systems совместно с AMD разрабатывала одни из первых решений на базе первых EPYC, Instinct MI250, а теперь MI300.

После закрытия сделки ZT Systems присоединится к бизнес-группе AMD Data Center Solutions. Гендиректор ZT Фрэнк Чжан (Frank Zhang) возглавит производственный бизнес, а президент ZT Дуг Хуан (Doug Huang) возглавит группы по проектированию и поддержке клиентов, оба будут подчиняться исполнительному вице-президенту и гендиректору AMD Форресту Норроду (Forrest Norrod). AMD планирует оставить около 1000 инженеров из 2500 сотрудников, работающих сейчас в ZT Systems. При этом AMD не планирует создавать системы наподобие NVIDIA DGX.

Сообщается, что AMD займётся поиском стратегического партнёра для продажи бизнеса по производству инфраструктурных решений для ЦОД ZT Systems. По словам Су, у AMD нет планов конкурировать с такими компаниями как Supermicro. Как ожидается, на продажу производственного бизнеса ZT Systems уйдёт ещё 12–18 месяцев после закрытия сделки. В октябре прошлого года ZT Systems объявила о приобретении производственной площадки в Техасе и намерении трудоустроить 1500 человек. Вероятно, именно эта площадка с персоналом и будет продана третьему лицу. Также у компании есть производственные мощности в родном Секокусе и в Алмело (Нидерланды).

ZT Systems тесно сотрудничает с крупными IT-производителями, включая NVIDIA и Intel. ZT Systems не раскрывает имена всех своих клиентов, но, похоже, в последние годы её авторитет значительно укрепился благодаря предоставлению специализированной поддержки в некоторых из самых сложных и дорогостоящих аспектов проектирования архитектуры вычислений ИИ, отметил ресурс TechCrunch. По неофициальным данным, ZT Systems является поставщиком Amazon AWS и Microsoft Azure.

Приобретение ZT Systems знаменует собой последнюю из серии инвестиций AMD, направленных на значительное усиление позиций в области ИИ. За последние 12 месяцев AMD инвестировала более $1 млрд в расширение экосистемы ИИ и укрепление возможностей ПО в этой области. Аналитик Moor Insights & Strategy Патрик Мурхед (Patrick Moorhead) высказал мнение, что новое приобретение позволит AMD занять заметную долю рынка ИИ ЦОД, объём которого в 2027 году составит $400 млрд.

Компания Ola-Krutrim, дочернее предприятие одного из крупнейших в Индии производителей электрических двухколёсных транспортных средств Ola Electric, по сообщению Tom's Hardware, объявила о разработке первых в стране специализированных чипов для задач ИИ. Анонсированы изделия Bodhi 1, Ojas и Sarv 1. Впоследствии выйдет решение Bodhi 2. Но, судя по всему, речь всё же идёт о совместной работе с Untether AI.

Чип Bodhi 1 предназначен для инференса, благодаря чему может использоваться при обработке больших языковых моделей (LLM) и визуальных приложений. По заявлениям Ola Electric, Bodhi 1 обеспечивает «лучшую в своём классе энергоэффективность», что является критически важным параметром для ресурсоёмких ИИ-систем.

Чип Sarv 1, в свою очередь, ориентирован на облачные платформы и дата-центры, обрабатывающие ИИ-нагрузки. Процессор Sarv 1 базируется на наборе инструкций Arm. Изделие Ojas предназначено для работы на периферии и может быть оптимизировано под специфичные задачи — автомобильные приложения, Интернет вещей, мобильные сервисы и пр. В частности, сама Ola Electric намерена применять Ojas в своих электрических скутерах следующего поколения для повышения эффективности зарядки, улучшения функциональности систем помощи водителю (ADAS) и пр.

Источник изображения: Tom's Hardware

В рамках презентации Ola Electric продемонстрировала, что её ИИ-решения обеспечивают более высокие производительность и энергоэффективность, нежели ускорители NVIDIA. При этом индийская компания не уточнила, с какими именно ускорителями производилось сравнение. Ожидается, что процессоры Bodhi 1, Ojas и Sarv 1 выйдут на массовый рынок в 2026 году, тогда как Bodhi 2 появится в 2028-м. О том, где планируется изготавливать изделия, пока ничего не сообщается.

Одновременно с анонсом индийских чипов производитель ИИ-ускорителей Untether AI объявил о сотрудничестве с Ola-Krutrim, в рамках которого была продемонстрирована производительность текущих решений speedAI и было объявлено о совместной разработке будущих ИИ-ускорителей для ЦОД, которые будут использованы для тюнинга и инференса ИИ-моделей Krutrim. В Индии активно развивается как ИИ-индустрия (в том числе на государственном уровне), так и рынок ЦОД. Попутно страна пытается добиться технологической независимости как от азиатских, так и от западных IT-гигантов.

Компания Gigabyte анонсировала HGX-серверы G593-SD1-AAX3 и G593-ZD1-AAX3, предназначенные для задач ИИ и НРС. Устройства, выполненные в форм-факторе 5U, включают до восьми ускорителей NVIDIA H200. При этом используется воздушное охлаждение.

Источник изображений: Gigabyte

Модель G593-SD1-AAX3 рассчитана на два процессора Intel Xeon Emerald Rapids с показателем TDP до 350 Вт, а версия G593-ZD1-AAX3 располагает двумя сокетами для чипов AMD EPYC Genoa с TDP до 300 Вт. Доступны соответственно 32 и 24 слота для модулей оперативной памяти DDR5.

Серверы наделены восемью фронтальными отсеками для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS-4, двумя сетевыми портами 10GbE на основе разъёмов RJ-45 (выведены на лицевую панель) и выделенным портом управления 1GbE (находится сзади). Есть четыре слота FHHL PCIe 5.0 x16 и восемь разъёмов LP PCIe 5.0 x16. Модель на платформе AMD дополнительно располагает двумя коннекторами М.2 для SSD с интерфейсом PCIe 3.0 x4 и x1.

Питание у обоих серверов обеспечивают шесть блоков мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 Plus Titanium. Габариты новинок составляют 447 × 219,7 × 945 мм. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. Есть два порта USB 3.2 Gen1 и разъём D-Sub. Массовое производство серверов Gigabyte серии G593 запланировано на II половину 2024 года. Эти системы станут временной заменой (G)B200-серверов, выпуск которых задерживается.

Спрос на ИИ-системы и соответствующие серверы привёл к росту заказов на SSD корпоративного класса в последние два квартала. По данным TrendForce, производители компонентов для твердотельных накопителей налаживают производственные процессы, готовясь к массовому выпуску накопителей нового поколения, которые появятся на рынке в 2025.

Увеличение заказов корпоративных SSD от пользователей ИИ-серверов привело к росту контрактных цен на эту категорию товаров на более чем 80 % с IV квартала 2023 года по III квартал 2024. При этом SSD играют ключевую роль в развитии ИИ, поскольку только они годятся для эффективной работы с моделями. Помимо собственно хранения данных модели они также нужны для создания контрольных точек во время обучения, чтобы в случае сбоев можно было быстро «откатить» модель и возобновить обучение.

Благодаря высокой скорости записи и чтения, а также повышенной надёжности в сравнении с HDD, для тренировки моделей обычно выбирают TLC-накопители ёмкостью 4–8 Тбайт. Эффективность RAG и больших языковых моделей (LLM), особенно для генерации медиаконтента, зависят и от ёмкости, и от производительности накопителей, поэтому для инференса более предпочтительны TLC/QLC-накопители ёмкостью от 16 Тбайт.

Источник изображения: TrendForce

Со II квартала 2024 года спрос на SSD для ИИ-серверов ёмкостью больше 16 Тбайт значительно вырос. С повышением доступности ускорителей NVIDIA H100/H20/H200 клиенты начали наращивать спрос и на TLC SSD на 4 и 8 Тбайт. В агентстве считают, что закупочная ёмкость SSD для в 2024 году превысит 45 Эбайт, а в следующие несколько лет спрос на серверные SSD будет увеличиваться более чем на 60 % ежегодно. В частности, на SSD для ИИ-нагрузок потенциально уйдёт до 9 % всей NAND-памяти в 2025, тогда как в 2024 году этот показатель, как ожидается, составит 5 %.

Облачное подразделение Huawei Technologies рассматривает Азиатско-Тихоокеанский регион (АТР) как потенциально огромный рынок для своих ИИ-решений. Как сообщает SCMP, облачные сервисы компании в регионе за последние четыре года выросли в 20 раз несмотря на американские санкции.

По словам представителя Huawei Cloud Жаклин Ши (Jacqueline Shi), следующим шагом компании в регионе станет предоставление всеобъемлющих ИИ-решений. В их числе облачный сервис Ascend Cloud, платформа для ИИ-разработки ModelArts и разработанная самой Huawei большая языковая модель (LLM) Pangu. Компания уже сотрудничает со службой прогнозов погоды в Таиланде над внедрением Pangu, также работая с другими отраслями, например — финансовой.

Источник изображения: Jovan Vasiljević/unsplash.com

План экспансии в АТР демонстрирует намерения компании диверсифицировать денежные поступления и привлечь больше зарубежных клиентов на фоне роста интереса к генеративным ИИ-решениям во многих отраслях. По словам Ши, регион является для компании одним из крупнейших рынков облачных вычислений, именно здесь Huawei в первую очередь запускала некоторые облачные продукты, вроде DBaaS — до того, как предложить их по всему миру.

В мае 2024 года Huawei запустила первый в Египте публичный облачный сервис в Каире, одновременно запустив LLM для арабского языка. В сентябре прошлого года Huawei запустила ЦОД в столице Саудовской Аравии Эр-Рияде для обеспечения страны и других государств Ближнего Востока, Северной Африки и Центральной Азии публичными облачными сервисами.

По данным Canalys, сегодня компания считается вторым по величине провайдером облачных сервисов в материковом Китае, отставая только от облачного подразделения Alibaba Group. Согласно отчётам Huawei, облачные вычисления стали одним из сильнейших векторов роста компании в 2023 году, выручка год к году выросла на 21,9 % до ¥55,29 млрд ($7,6 млрд).

Облачная ИИ-платформа Ascend строится на разработанных самой компанией процессорах и фреймфорках, это позволяет преодолевать американские санкции, ограничивающие доступ КНР к полупроводникам и технологиям американского происхождения. В материковом Китае чипы семейства Huawei Ascend теперь служат альтернативой ускорителям NVIDIA, поставки которых в Китай ограничены.

Это не единственные инициативы Huawei, связанные с облачными решениями. Недавно компания представила сетевой монитор, способный быстро найти даже отдельный неисправный чип в целом дата-центре, а на днях появилась информация о том, что Huawei готовит к выпуску ИИ-ускоритель Ascend 910C способный конкурировать с NVIDIA H100.

Производитель оборудования Supermicro в июне арендовал 21 МВт в ЦОД компании Prime Data Centers в Верноне (Калифорния). Datacenter Dynamics сообщает, что в докладе по форме K-8, поданным в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC), вендор объявил, что намерена сдать полученные площади и ёмкости стартапу Lambda Labs.

В докладе Supermicro упомянула, что заключила т.н. соглашение Master Colocation Services Agreement относительно дата-центра общей ёмкостью 33 МВт. Supermicro впервые заключила подобную сделку, во всяком случае публично. При этом уже отмечалось, что компания расширяет спектр своей деятельности в сфере ЦОД. Сделка сроком 10 лет оценивается в $600 млн. Сюда входят ежемесячные платежи, счета за энергию и прочие выплаты.

Эти расходы будут компенсироваться Lambda в рамках сублицензионного соглашения (помимо дополнительных ежемесячных платежей). Пока неизвестно, согласилась ли Lambda в рамках сделки покупать серверы у Supermicro. Компания помимо облака Lambda Cloud предлагает покупателям и собственные аппаратные платформы на основе оборудования Supermicro и Gigabyte, а также программный стек для ИИ-задач.

Источник изображения: Lambda Labs

Lambda намерена привлечь ещё $800 млн для экспансии на рынке дата-центров. Сегодня компания управляет ЦОД в Сан-Франциско (Калифорния) и Аллене (Техас). Стартап CoreWeave, прямой и гораздо более успешный конкурент Lambda Labs, к концу году хочет управлять уже 28 ИИ ЦОД, преимущественно в США. Но и в материковой Европе компания готова вложить $2,2 млрд в развитие своих ИИ ЦОД (и ещё £1 млрд в Великобритании). Ранее CoreWeave попыталась купить за $1 млрд своего же колокейшн-провайдера Core Scientific, но в итоге стороны подписали два 12-летних контракта по аренде мощностей.

На рынке ИИ-облаков появился очередной провайдер. The Register сообщает, что стартап Foundry Cloud Platform (FCP) объявил о доступности своей платформы, но пока только для избранных. Компания основана в 2022 году бывшим экспертом Google DeepMind Джаредом Куинси Дэвисом (Jared Quincy Davis) и ей придётся конкурировать с Lambda Labs и CoreWeave, которые уже получили миллиарды инвестиций.

Стартап намерен сделать клиентам более интересное предложение, чем просто аренда ИИ-ускорителей в облаке. Так, клиент, зарезервировавший 1000 ускорителей на X часов, получит именно столько ресурсов, сколько заказал. Задача на самом деле не очень простая, поскольку временные отказы вычислительного оборудования возникают довольно часто, а время простоя всё равно оплачивается. В Foudry намерены решить проблему, поддерживая в готовности пул зарезервированных узлов на случай возникновения сбоев основного оборудования.

Источник изображения: Foundry Cloud Platform

При этом резервные мощности будут использоваться даже во время «дежурства» для выполнения более мелких задач, соответствующие ресурсы будут предлагаться клиентам по ценам в 12–20 раз ниже рыночных. При этом пользователь таких spot-инстансов должен быть готов к тому, что их в любой момент могут отобрать. При этом состояние текущей нагрузки будет сохранено, чтобы её можно было перезапустить. А если прямо сейчас мощный инстанс не нужен, то его можно «перепродать» другим пользователям.

Также можно задать порог стоимости покупаемых ресурсов, чтобы воспользоваться ими, когда цена на них упадёт ниже заданной. Foundry вообще делает упор именно на гибкость и доступность вычислений, ведь далеко не всем задачам нужны самый быстрые ускорители или самый быстрый отклик. Компания умышленно дистанцируется от традиционных контрактов сроком на год и более. Уже сейчас минимальный срок разовой аренды составляет всего три часа, что для индустрии совершенно нетипично.

Источник изображения: Foundry Cloud Platform

Foundry предлагает ускорители NVIDIA H100, A100, A40 и A5000 с 3,2-Тбит/с InfiniBand-фабрикой, размещённые в ЦОД уровня Tier III/IV. Облако соответствует уровню защиты SOC2 Type II и предлагает HIPAA-совместимые опции. При этом пока не ясны объёмы кластеров, предлагаемых Foundry. Возможно, именно поэтому компания сейчас очень тщательно отбирает клиентов. Другими словами, стартапу ещё рано тягаться с CoreWeave или Lambda, даже при наличии передовых и нестандартных технических решений.

Преимуществом для таких «новых облаков» стала относительная простота получения необходимого финансирования для создания больших кластеров ИИ-ускорителей. Помимо привлечения средств в ходе традиционных раундов инвестирования, компании стали занимать новые средства под залог самих ускорителей. В своё время CoreWeave удалось таким способом получить $7,5 млрд.

Пока многие компании ещё не выяснили, как оценить финансовую отдачу от внедрения ИИ. Тем не менее, поставщики инфраструктуры этот вопрос, похоже, уже решили. Ранее портал The Next Platform подсчитал, что кластер из 16 тыс. H100 обойдётся примерно в $1,5 млрд и принесёт $5,27 млрд в течение четырёх лет, если ИИ-бум не пойдёт на спад.

Консорциум компаний запустил пилотный проект облачного сервиса IceCloud на базе исландского ЦОД с необычными возможностями. The Register сообщает, что дата-центр будет полностью снабжаться возобновляемой энергией для того, чтобы его клиенты смогли достичь своих экологических, социальных и управленческих обязательств (ESG).

Проект IceCloud Integrated Services представляет собой частное облако с широкими возможностями настройки для того, чтобы предложить клиентам экономичную масштабируемую платформу, в том числе для ИИ и прочих ресурсоёмких задачах. В консорциум на равных правах входят британский поставщик ЦОД-инфраструктур Vesper Technologies (Vespertec), разработчик облачного ПО Sardina Systems и оператор Borealis Datacenter из Исландии.

Vespertec занимается созданием кастомных серверов, хранилищ и сетевых решений, в том числе стандарта OCP. Sardina отвечает за облачную платформу Fish OS. Это дистрибутив OpenStack для частных облачных сервисов, интегрированный с Kubernetes и сервисом хранения данных Ceph. Предполагается, что облачная платформа не будет имитировать AWS и Azure. Решение ориентировано на корпоративных клиентов с задачами, требующими высокой производительности, малого времени отклика и высокого уровня доступности.

Источник изображения: Robert Lukeman/unsplash.com

Таких предложений на рынке уже немало, но IceCloud на базе ЦОД Borealis Datacenter позволит клиентам использовать исключительно возобновляемую энергию и экономить на охлаждении благодаря прохладному местному климату. Выполнение компаниями-клиентами ESG-обязательств, а также снижение на 50 % энергопотребления вне периодов часов пиковых нагрузок и снижение потребления на 38 % в целом ведёт к существенному снижению стоимости эксплуатации облака, говорят авторы проекта.

Источник изображения: Vespertec

До заключения контракта на обслуживание в облаке IceCloud с клиентом ведутся переговоры для выяснения его потребностей в программном и аппаратном обеспечении и пр. После этого клиенту делается индивидуальное пакетное предложение. Перед окончательным принятием решения клиент может протестировать сервис и, если его всё устраивает, он получит персонального менеджера.

Эксперты подтверждают, что размещение ЦОД на севере имеет три ключевых преимущества. Низкие температуры окружающей среды позволяют экономить на охлаждении, обеспечивая низкий индекс PUE. Сам регион богат возобновляемой энергией и, наконец, в Исландии не так тесно в сравнении с популярными европейскими локациями ЦОД во Франкфурте, Лондоне, Амстердаме, Париже и Дублине.

Пользователи облачного сервиса BigQuery в России получили уведомление Google о предстоящем прекращении его работы в стране с 9 сентября, сообщил Telegram-канал ГК Softline (ПАО «Софтлайн»). Отмечается, что отключение коснётся только BigQuery, в то время как Google Workspace (включает электронную почту, сервисы Docs, Sheets, Slides, Drive и т.д.) и другие сервисы Google Cloud пока продолжат работу и дальше.

BigQuery — полностью управляемая платформа для хранения и анализа больших массивов данных с поддержкой ИИ, рассчитанная на многодвижковую, многоформатную и мультиоблачную среду. Её запустили около 10 лет назад. Сейчас пользователи имеют возможность создания и запуска моделей ML для своих данных в BigQuery. Также можно использовать новейшие модели Gemini, чтобы извлекать информацию из всех типов данных и выполнять с помощью генеративного ИИ такие задачи как резюмирование текста, генерация текста, векторный поиск и т.д.

Источник изображения: Google

Весной 2024 года Microsoft также начала отключать российских корпоративных пользователей от ряда облачных продуктов. Аналогичные меры ожидались и от AWS, а также других крупных зарубежных облачных провайдеров. Позавчера Google также объявила о закрытии платформы AdSense для пользователей из РФ.

Huawei Technologies вскоре представит новый ИИ-ускоритель Ascend 910C, сопоставимый по производительности с NVIDIA H100, сообщила газета The Wall Street Journal со ссылкой на информированные источники. По их словам, китайские интернет-компании и операторы в последние недели тестировали этот чип и в настоящее время ByteDance (материнская компания TikTok), поисковик Baidu и государственный оператор связи China Mobile ведут переговоры по поводу его поставок.

Судя по озвученным цифрам, заказы могут превысить 70 тыс. шт. на общую сумму около $2 млрд. Huawei намерена начать поставки уже в октябре, сообщили источники, но компания не стала комментировать эти сообщения. Huawei была включена в «чёрный» список Entity List Министерства торговли США в 2019 году, что лишило её возможности производить закупки передовых чипов и оборудования для их выпуска, а также размещать заказы на производство микросхем за пределами Поднебесной.

Однако благодаря многомиллиардной государственной поддержке компания стала национальным лидером во многих областях, включая ИИ, и ключевой частью усилий Пекина по «удалению» американских технологий, отметила WSJ. При этом Китай наращивает поддержку отечественного производства полупроводников и в мае выделил $48 млрд в рамках третьего транша национального инвестиционного фонда для этой отрасли.

Источник изображения: huaweicentral.com

Из-за санкций США китайским клиентам NVIDIA приходится довольствоваться ИИ-ускорителем H20, разработанным специально для Китая с учётом экспортных ограничений Министерства торговли США, в то время как американские клиенты NVIDIA, такие, как OpenAI, Amazon и Google, вскоре получат доступ к гораздо более производительным чипам, включая GB200. NVIDIA также готовит для Китая чип B20, хотя есть опасения, что и он может попасть под новые ограничения США.

По оценкам аналитиков SemiAnalysis, 910C может быть даже лучше, чем B20, и если Huawei сможет наладить выпуск нового чипа, а NVIDIA по-прежнему не сможет продавать китайским клиентам передовые ускорители, то у последней все шансы быстро потерять долю рынка в стране. Согласно подсчётам SemiAnalysis, в 2025 году Huawei может произвести 1,3–1,4 млн ускорителей 910C, если не столкнётся с дополнительными ограничениями США. Аналитики ожидают, что NVIDIA продаст более 1 млн H20 в Китае в этом году на сумму около $12 млрд, т.е. в штучном выражении примерно вдове больше, чем Huawei 910B.

По словам источников, в последние недели Huawei начала накапливать запасы HBM-чипов, используемых в ИИ-ускорителях, в связи с опасениями ввода США новых экспортных ограничений. На прошедшей в июне конференции, посвящённой полупроводниковой промышленности, представитель руководства Huawei сообщил, что почти половина больших языковых моделей (LLM), созданных в Китае, была обучена с помощью ускорителей компании. Он также отметил, что в этих задачах 910B превосходит по производительности NVIDIA A100.